从 Elasticsearch 制作 Pandas 数据框 - Python

Elasticsearch 是一个流行的开源搜索和分析引擎，它可以存储、搜索和分析大量的结构化和非结构化数据。在这篇文章中，我们将探讨如何使用 Python 的 Elasticsearch 客户端和 Pandas 库从 Elasticsearch 中创建 Pandas 数据框。

准备工作

在开始之前，你需要安装 Elasticsearch Python 客户端和 Pandas 库。你可以使用以下命令安装它们：

pip install elasticsearch pandas

此外，你需要连接到 Elasticsearch 集群。如果你还没有 Elasticsearch 集群，请去官网下载并安装。

检索 Elasticsearch 数据

在我们开始检索 Elasticsearch 数据之前，我们需要创建一个 Elasticsearch 客户端并验证它是否可以正常访问 Elasticsearch 集群。以下是一个示例代码片段：

from elasticsearch import Elasticsearch

es = Elasticsearch('localhost:9200')

if es.ping():
    print('连接到 Elasticsearch 集群')
else:
    print('连接失败')

如果你能看到“连接到 Elasticsearch 集群”这个消息，那么你的 Elasticsearch 客户端已经成功连接到 Elasticsearch 集群。

接下来，我们将使用 Elasticsearch 客户端来从 Elasticsearch 中检索数据。为了方便演示，我们将从一个名为“sample_index”的 Elasticsearch 索引中获取数据。以下是示例代码：

res = es.search(index='sample_index', body={
    "query": {
        "match_all": {}
    }
})

这个代码片段将从名为“sample_index”的 Elasticsearch 索引中检索所有文档。检索结果将存储在“res”变量中。

创建 Pandas 数据框

有了 Elasticsearch 检索结果之后，我们可以将它们转换成 Pandas 的 DataFrame，该数据框可以方便地用于分析和可视化 Elasticsearch 数据。以下是创建 Pandas 数据框的代码片段：

import pandas as pd

data = []

for hit in res['hits']['hits']:
    data.append(hit['_source'])

df = pd.DataFrame(data)

在这个代码片段中，我们首先创建一个名为“data”的空列表，然后遍历 Elasticsearch 检索结果的每个文档，并将其加入到“data”列表中。最后，我们可以使用 Pandas 的 DataFrame 函数将“data”列表转换为 Pandas 数据框。

结论

在本篇文章中，我们学习了如何使用 Python 的 Elasticsearch 客户端和 Pandas 库从 Elasticsearch 中创建 Pandas 数据框。我们首先创建了一个 Elasticsearch 客户端并检索了 Elasticsearch 数据，然后将数据转换为 Pandas 数据框。希望这篇文章能帮助你开始探索 Elasticsearch 数据集的分析和可视化。